介绍下OBCA算法思路

OBCA算法是一种基于优化的路径规划算法，它通过对混合A*计算出来的粗路径进行后处理和优化来得到更合理的路径。该算法的思路可以概括为以下几个步骤：

1. 混合A*算法计算粗路径：首先，使用混合A*算法计算出一个粗路径。混合A*算法是一种启发式搜索算法，它结合了A*算法和Dijkstra算法的优点，可以在保证路径最优性的同时，减少搜索的时间和空间复杂度。

2. 后处理：对于混合A*计算出的粗路径，进行后处理操作。后处理的目的是对路径进行平滑和优化，使得路径更加合理和优化。具体的后处理方法可以根据具体的需求和场景进行选择，例如使用曲线拟合、路径平滑等技术。

3. 阶梯化处理：OBCA算法引入了阶梯化处理的概念。阶梯化处理是指将路径分为多个层次，每个层次都进行后处理和优化操作。通过逐层优化，可以进一步提高路径的合理性和优化程度。

4. 非线性优化问题的解决：路径优化过程可以看作是一个非线性优化问题。OBCA算法利用混合A*计算出的粗路径作为非线性优化问题的热启动，选择合适的初始点进行优化，从而保证能够解出这个非线性优化问题，并得到比粗路径更合理的路径。

综上所述，OBCA算法通过混合A*计算粗路径，并对粗路径进行后处理和优化，最终得到更合理和优化的路径。这种算法的优势在于能够解决非线性优化问题，并通过阶梯化处理提高路径的合理性和优化程度。